Python数据分析基础教程：NumPy学习指南(第2版)R3S pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[印尼] 伊德里斯 著

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出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115339409

商品编码：26396104869

包装：平装

出版时间：2014-01-01

基本信息

书名：Python数据分析基础教程：NumPy学习指南(第2版)

定价：49.00元

作者：(印尼)伊德里斯

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2014-01-01

ISBN：9787115339409

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑

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罕见的NumPy中文入门教程，Python数据分析**从*基础的知识讲起，手把手带你进入大数据挖掘领域囊括大量具有启发性与实用价值的实战案例。

内容提要

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《图灵程序设计丛书Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）》是NumPy的入门教程，主要介绍NumPy以及相关的Python科学计算库，如SciPy和Matplotlib。《图灵程序设计丛书Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）》内容涵盖NumPy安装、数组对象、常用函数、矩阵运算、线性代数、金融函数、窗函数、质量控制、Matplotlib绘图、SciPy简介以及Pygame等内容，涉及面较广。另外，Ivan Idris针对每个知识点给出了简短而明晰的示例，并为大部分示例给出了实用场景（如股票数据分析），在帮助初学者入门的同时，提高了本书可读性。
《图灵程序设计丛书Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）》适合正在找寻高质量开源计算库的科学家、工程师、程序员和定量管理分析师阅读参考。

目录

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章 NumPy快速入门
1.1 Python
1.2 动手实践：在不同的操作上安装Python
1.3 Windows
1.4 动手实践：在Windows上安装NumPy、Matplotlib、SciPy和IPython
1.5 Linux
1.6 动手实践：在Linux上安装NumPy、Matplotlib、SciPy和IPython
1.7 Mac OS X
1.8 动手实践：在Mac OS X上安装NumPy、Matplotlib和SciPy
1.9 动手实践：使用MacPorts或Fink安装NumPy、SciPy、Matplotlib和IPython
1.10 编译源代码
1.11 数组对象
1.12 动手实践：向量加法
1.13 IPython：一个交互式shell工具
1.14 在线资源和帮助
1.15 本章小结
第2章 NumPy基础
2.1 NumPy数组对象
2.2 动手实践：创建多维数组
2.2.1 选取数组元素
2.2.2 NumPy数据类型
2.2.3 数据类型对象
2.2.4 字符编码
2.2.5 自定义数据类型
2.2.6 dtype类的属性
2.3 动手实践：创建自定义数据类型
2.4 一维数组的索引和切片
2.5 动手实践：多维数组的切片和索引
2.6 动手实践：改变数组的维度
2.7 数组的组合
2.8 动手实践：组合数组
2.9 数组的分割
2.10 动手实践：分割数组
2.11 数组的属性
2.12 动手实践：数组的转换
2.13 本章小结
第3章 常用函数
3.1 文件读写
3.2 动手实践：读写文件
3.3 CSV文件
3.4 动手实践：读入CSV文件
3.5 成交量加权平均价格（VWAP）
3.6 动手实践：计算成交量加权平均价格
3.6.1 算术平均值函数
3.6.2 时间加权平均价格
3.7 取值范围
3.8 动手实践：找到大值和小值
3.9 统计分析
3.10 动手实践：简单统计分析
3.11 股票收益率
3.12 动手实践：分析股票收益率
3.13 日期分析
3.14 动手实践：分析日期数据
3.15 周汇总
3.16 动手实践：汇总数据
3.17 真实波动幅度均值（ATR）
3.18 动手实践：计算真实波动幅度均值
3.19 简单移动平均线
3.20 动手实践：计算简单移动平均线
3.21 指数移动平均线
3.22 动手实践：计算指数移动平均线
3.23 布林带
3.24 动手实践：绘制布林带
3.25 线性模型
3.26 动手实践：用线性模型预测价格
3.27 趋势线
3.28 动手实践：绘制趋势线
3.29 ndarray对象的方法
3.30 动手实践：数组的修剪和压缩
3.31 阶乘
3.32 动手实践：计算阶乘
3.33 本章小结
第4章 便捷函数
4.1 相关性
4.2 动手实践：股票相关性分析
4.3 多项式
4.4 动手实践：多项式拟合
4.5 净额成交量
4.6 动手实践：计算OBV
4.7 交易过程模拟
4.8 动手实践：避免使用循环
4.9 数据平滑
4.10 动手实践：使用hanning函数平滑数据
4.11 本章小结
第5章 矩阵和通用函数
5.1 矩阵
5.2 动手实践：创建矩阵
5.3 从已有矩阵创建新矩阵
5.4 动手实践：从已有矩阵创建新矩阵
5.5 通用函数
5.6 动手实践：创建通用函数
5.7 通用函数的方法
5.8 动手实践：在add上调用通用函数的方法
5.9 算术运算
5.10 动手实践：数组的除法运算
5.11 模运算
5.12 动手实践：模运算
5.13 斐波那契数列
5.14 动手实践：计算斐波那契数列
5.15 利萨茹曲线
5.16 动手实践：绘制利萨茹曲线
5.17 方波
5.18 动手实践：绘制方波
5.19 锯齿波和三角波
5.20 动手实践：绘制锯齿波和三角波
5.21 位操作函数和比较函数
5.22 动手实践：玩转二进制位
5.23 本章小结
第6章 深入学习NumPy模块
6.1 线性代数
6.2 动手实践：计算逆矩阵
6.3 求解线性方程组
6.4 动手实践：求解线性方程组
6.5 特征值和特征向量
6.6 动手实践：求解特征值和特征向量
6.7 奇异值分解
6.8 动手实践：分解矩阵
6.9 广义逆矩阵
6.10 动手实践：计算广义逆矩阵
6.11 行列式
6.12 动手实践：计算矩阵的行列式
6.13 快速傅里叶变换
6.14 动手实践：计算傅里叶变换
6.15 移频
6.16 动手实践：移频
6.17 数
6.18 动手实践：硬币游戏
6.19 超几何分布
6.20 动手实践：模拟游戏秀节目
6.21 连续分布
6.22 动手实践：绘制正态分布
6.23 对数正态分布
6.24 动手实践：绘制对数正态分布
6.25 本章小结
第7章 函数
7.1 排序
7.2 动手实践：按字典序排序
7.3 复数
7.4 动手实践：对复数进行排序
7.5 搜索
7.6 动手实践：使用searchsorted函数
7.7 数组元素抽取
7.8 动手实践：从数组中抽取元素
7.9 金融函数
7.10 动手实践：计算终值
7.11 现值
7.12 动手实践：计算现值
7.13 净现值
7.14 动手实践：计算净现值
7.15 内部收益率
7.16 动手实践：计算内部收益率
7.17 分期付款
7.18 动手实践：计算分期付款
7.19 付款期数
7.20 动手实践：计算付款期数
7.21 利率
7.22 动手实践：计算利率
7.23 窗函数
7.24 动手实践：绘制巴特利特窗
7.25 布莱克曼窗
7.26 动手实践：使用布莱克曼窗平滑股价数据
7.27 汉明窗
7.28 动手实践：绘制汉明窗
7.29 凯泽窗
7.30 动手实践：绘制凯泽窗
7.31 数学函数
7.32 动手实践：绘制修正的贝塞尔函数
7.33 sinc函数
7.34 动手实践：绘制sinc函数
7.35 本章小结
第8章 质量控制
8.1 断言函数
8.2 动手实践：使用assert_almost_equal断言近似相等
8.3 近似相等
8.4 动手实践：使用assert_approx_equal断言近似相等
8.5 数组近似相等
8.6 动手实践：断言数组近似相等
8.7 数组相等
8.8 动手实践：比较数组
8.9 数组排序
8.10 动手实践：核对数组排序
8.11 对象比较
8.12 动手实践：比较对象
8.13 字符串比较
8.14 动手实践：比较字符串
8.15 浮点数比较
8.16 动手实践：使用assert_array_ almost_equal_nulp比较浮点数
8.17 多ULP的浮点数比较
8.18 动手实践：设置maxulp并比较浮点数
8.19 单元测试
8.20 动手实践：编写单元测试
8.21 nose和测试装饰器
8.22 动手实践：使用测试装饰器
8.23 文档字符串
8.24 动手实践：执行文档字符串测试
8.25 本章小结
第9章 使用Matplotlib绘图
9.1 简单绘图
9.2 动手实践：绘制多项式函数
9.3 格式字符串
9.4 动手实践：绘制多项式函数及其导函数
9.5 子图
9.6 动手实践：绘制多项式函数及其导函数
9.7 财经
9.8 动手实践：绘制全年股票价格
9.9 直方图
9.10 动手实践：绘制股价分布直方图
9.11 对数坐标图
9.12 动手实践：绘制股票成交量
9.13 散点图
9.14 动手实践：绘制股票收益率和成交量变化的散点图
9.15 着色
9.16 动手实践：根据条件进行着色
9.17 图例和注释
9.18 动手实践：使用图例和注释
9.19 三维绘图
9.20 动手实践：在三维空间中绘图
9.21 等高线图
9.22 动手实践：绘制色彩填充的等高线图
9.23 动画
9.24 动手实践：制作动画
9.25 本章小结
0章 NumPy的扩展：SciPy
10.1 MATLAB和Octave
10.2 动手实践：保存和加载.mat文件
10.3 统计
10.4 动手实践：分析数
10.5 样本比对和SciKits
10.6 动手实践：比较股票对数收益率
10.7 信号处理
10.8 动手实践：检测Q股价的线性趋势
10.9 傅里叶分析
10.10 动手实践：对去除趋势后的信号进行滤波处理
10.11 数学优化
10.12 动手实践：拟合正弦波
10.13 数值积分
10.14 动手实践：计算高斯积分
10.15 插值
10.16 动手实践：一维插值
10.17 图像处理
10.18 动手实践：处理Lena图像
10.19 音频处理
10.20 动手实践：重复音频片段
10.21 本章小结
1章 玩转Pygame
11.1 Pygame
11.2 动手实践：安装Pygame
11.3 Hello World
11.4 动手实践：制作简单游戏
11.5 动画
11.6 动手实践：使用NumPy和Pygame制作动画对象
11.7 Matplotlib
11.8 动手实践：在Pygame中使用Matplotlib
11.9 屏幕像素
11.10 动手实践：访问屏幕像素
11.11 人工智能
11.12 动手实践：数据点聚类
11.13 OpenGL和Pygame
11.14 动手实践：绘制谢尔宾斯基地毯
11.15 模拟游戏
11.16 动手实践：模拟生命
11.17 本章小结
突击测验答案

作者介绍

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Ivan Idris，实验物理学硕士，曾在多家公司从事Java开发、数据仓库开发和软件测试的工作，主要关注商务智能、大数据和云计算。Ivan喜欢写简洁的可测试代码，并乐于撰写有趣的技术文章，另著有《NumPy攻略：Python科学计算与数据分析》和Instant Pygame for Python Game Development How-to。

文摘

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序言

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Python数据分析基础教程：NumPy学习指南 (第2版) R3S 前言 在当今数据驱动的世界中，掌握数据分析的能力已经不再是一种选择，而是一种必需。从科学研究到商业决策，从金融建模到人工智能，数据的力量无处不在。而Python，凭借其强大的生态系统和易学易用的特性，已成为数据科学领域中最受欢迎的编程语言之一。在这片广阔的领域中，NumPy扮演着基石的角色，它为后续更复杂的数据处理和分析任务提供了高效、灵活且低级别的数值计算支持。 本书“Python数据分析基础教程：NumPy学习指南 (第2版) R3S”正是一本旨在帮助读者深入理解和熟练运用NumPy库的入门与进阶教程。我们希望通过这本书，读者能够建立起扎实的NumPy基础，为日后在数据分析、机器学习、科学计算等领域的深入探索打下坚实的基础。 本书特色与价值 “Python数据分析基础教程：NumPy学习指南 (第2版) R3S”并非一本泛泛而谈的介绍性读物，而是一本注重实践、强调原理、力求清晰易懂的教程。我们遵循由浅入深的教学原则，力图让每一位读者，无论其是否有编程背景，都能循序渐进地掌握NumPy的核心概念与应用。 1. 系统性与全面性： 本书从NumPy最基础的数组（ndarray）概念讲起，逐步深入到数组的创建、索引、切片、数学运算、统计方法、线性代数、随机数生成等各个方面。我们力求覆盖NumPy的绝大多数核心功能，并辅以大量的示例代码，让读者在实践中学习。 2. 理论与实践相结合： 我们不仅介绍NumPy的函数和用法，更会深入讲解其背后的原理，例如数组的内存表示、广播机制的工作方式、矢量化计算的优势等等。理论的理解能帮助读者更好地掌握工具，并在遇到问题时能够灵活应对。同时，本书包含了丰富的实战练习和案例，让读者能够学以致用。 3. 清晰易懂的语言： 我们深知技术教程的语言风格对读者的学习体验至关重要。本书在编写过程中，力求使用清晰、简洁、准确的语言，避免过于晦涩的技术术语。对于每一个概念和函数，都会提供详细的解释和直观的比喻，确保读者能够轻松理解。 4. 第二版更新与优化： 作为第二版，本书在第一版的基础上进行了全面的审阅和更新。我们根据NumPy库的最新发展和用户的反馈，对内容进行了精炼和补充，增加了更多前沿的应用场景和优化技巧。例如，对内存管理、性能优化等方面的讲解更加深入，以适应现代数据分析对效率的要求。 5. R3S 模式的应用： “R3S”代表着本书在教学设计上的独特理念：Relevance (相关性)、Rigour (严谨性)、Readability (可读性) 和 Scalability (可扩展性)。 Relevance (相关性)： 本书内容紧密围绕实际数据分析需求展开，所有讲解都以解决实际问题为导向，确保读者学到的知识能够直接应用于工作和研究。 Rigour (严谨性)： 我们对NumPy的每一个功能和概念都力求讲解得科学、准确、严谨，避免出现误导性的信息。代码示例经过充分测试，确保其正确性和可靠性。 Readability (可读性)： 如前所述，本书注重语言的通俗易懂，结构清晰，图文并茂，使学习过程更加愉快和高效。 Scalability (可扩展性)： 本书旨在为读者构建坚实的基础，使他们能够在此基础上进一步学习更高级的数据分析工具，如Pandas、SciPy、Scikit-learn等，从而能够应对更复杂的数据分析挑战。 目标读者 本书适合以下人群： 初学者： 对数据分析感兴趣，希望学习Python进行数据处理的初学者。 编程爱好者： 具备一定的Python基础，希望深入学习NumPy以提升数据处理能力的用户。 在校学生： 学习数据科学、计算机科学、统计学、数学等相关专业的学生。 科研人员： 需要进行科学计算、数据建模、仿真实验的研究人员。 数据分析师/工程师： 希望提升数据处理效率和分析能力的从业人员。 对Python科学计算生态感兴趣的任何人。 目录概览 本书内容将围绕NumPy的核心功能展开，并按照逻辑顺序进行组织。以下是本书主要章节的概览（具体章节名称和顺序可能在最终版本中有所微调）： 第一部分：NumPy基础入门 第一章：引言与安装 数据分析的重要性与Python的角色 NumPy简介：为何选择NumPy NumPy的安装与环境配置 第一个NumPy程序：创建和打印数组 第二章：NumPy数组 (ndarray) 的核心概念 ndarray是什么：多维数组对象 数组的维度、形状 (shape) 与秩 (ndim) 数组的数据类型 (dtype) 创建数组：`np.array()`、`np.zeros()`、`np.ones()`、`np.full()` 创建连续数组：`np.arange()`、`np.linspace()` 创建随机数组：`np.random.rand()`、`np.random.randn()`、`np.random.randint()` 数组的属性：`ndim`、`shape`、`size`、`dtype`、`itemsize`、`nbytes` 第二部分：数组操作与索引 第三章：数组索引与切片 一维数组的索引与切片 多维数组的索引：使用逗号分隔索引 多维数组的切片：复杂切片操作 视图 (view) 与副本 (copy) 的区别 布尔索引：使用条件筛选数组元素 花式索引 (Fancy Indexing)：使用整数数组进行索引 第四章：数组的基本运算 元素级算术运算：加、减、乘、除、模、幂 与标量进行运算 数组之间的运算 广播 (Broadcasting) 机制详解：如何实现不同形状数组的运算 比较运算符：>, <, ==, !=, >=, <= 逻辑运算符：`np.logical_and()`, `np.logical_or()`, `np.logical_not()` 第三部分：数组的形状变换与组合 第五章：数组的重塑与变换 改变数组形状：`reshape()` 展平数组：`flatten()` 与 `ravel()` 转置数组：`T` 属性与 `transpose()` 函数 轴 (Axis) 的概念：在NumPy运算中的重要性 第六章：数组的连接与分割 连接数组：`np.concatenate()`、`np.vstack()`、`np.hstack()`、`np.dstack()` 分割数组：`np.split()`、`np.vsplit()`、`np.hsplit()`、`np.dsplit()` 拆分数组：`np.array_split()` 第四部分：NumPy的数学与统计功能 第七章：通用函数 (Universal Functions, ufuncs) ufuncs简介：矢量化函数 数学ufuncs：`np.sin()`, `np.cos()`, `np.exp()`, `np.log()`, `np.sqrt()` 等 统计ufuncs：`np.mean()`, `np.std()`, `np.var()`, `np.min()`, `np.max()`, `np.sum()` ufuncs的参数：`out`、`where`、`axis` 等 第八章：统计计算 描述性统计：均值、中位数、方差、标准差、最小值、最大值 百分位数与分位数 协方差与相关系数 数据分布的统计：直方图相关的计算 第五部分：NumPy的高级应用 第九章：线性代数 矩阵乘法：`np.dot()`、`@` 运算符 矩阵求逆：`np.linalg.inv()` 求解线性方程组：`np.linalg.solve()` 特征值与特征向量：`np.linalg.eig()` 奇异值分解 (SVD)：`np.linalg.svd()` 其他线性代数函数：行列式、范数等 第十章：随机数生成进阶 更丰富的随机分布：泊松分布、二项分布、指数分布等 随机种子 (Random Seed) 与结果的可复现性 打乱数组顺序：`np.random.shuffle()` 随机抽取样本：`np.random.choice()` 第十一章：文件输入与输出 文本文件读写：`np.loadtxt()`、`np.savetxt()` 二进制文件读写：`np.save()`、`np.load()` 使用 `np.memmap` 进行内存映射文件操作 第六部分：性能优化与实践 第十二章：NumPy的性能优化 矢量化计算的重要性：避免Python循环 理解NumPy的内存布局 选择合适的数据类型 利用NumPy的内置函数 使用 `np.einsum` 进行高级张量运算 第十三章：NumPy与Pandas的集成 Pandas Series与DataFrame如何与NumPy数组交互 从Pandas DataFrame创建NumPy数组 将NumPy数组转换为Pandas DataFrame 第七部分：进阶主题与案例分析 第十四章：NumPy在数据科学中的应用案例 图像处理中的NumPy应用 信号处理中的NumPy应用 模拟与科学计算中的NumPy应用 （根据实际情况添加其他案例） 第十五章：总结与展望 回顾NumPy的核心知识 NumPy在Python数据科学栈中的位置 进一步学习方向的建议：Pandas, SciPy, Matplotlib, Scikit-learn等 结语 “Python数据分析基础教程：NumPy学习指南 (第2版) R3S”致力于成为您在NumPy学习之路上的忠实伙伴。我们希望通过这本书，您不仅能够掌握NumPy的强大功能，更能激发您在数据科学领域的探索热情。数据科学的旅程充满挑战，但也充满机遇。有了NumPy这个坚实的基础，相信您将能够自信地迎接未来的挑战，并在这个数据蓬勃发展的时代，创造出属于自己的价值。 祝您阅读愉快，学习进步！

评分☆☆☆☆☆

我在学习编程的过程中，总是习惯性地追求“知其然，更知其所以然”。《Python数据分析基础教程：NumPy学习指南(第2版)R3S》这本书，我希望能在我学习 NumPy 的过程中，不仅仅是告诉我“怎么做”，更能让我明白“为什么这么做”。例如，在介绍 NumPy 数组的内存布局和优化策略时，我希望它能给出一些原理性的讲解，让我理解为什么 NumPy 的操作会比 Python 原生的列表快那么多。这种对底层机制的理解，对于我日后排查性能问题、进行代码优化非常有帮助。此外，对于书中可能涉及到的“结构化数组”和“文件I/O”部分，我也希望能有更深入的探讨。结构化数组在处理包含不同数据类型列的数据集时非常有用，而高效的文件读写则是数据分析流程中不可或缺的一环。我希望这本书能给出一些关于如何优化文件读取速度的建议，以及如何利用 NumPy 来处理各种常见的数据文件格式。总而言之，我期待这本书能够提供一种“深度学习”的体验，让我真正掌握 NumPy 的核心思想和精髓。

评分☆☆☆☆☆

这本《Python数据分析基础教程：NumPy学习指南(第2版)R3S》我刚拿到手，还没来得及深入研读，但从目录和初步翻阅来看，它似乎是一本非常扎实的入门读物，特别适合我这种刚开始接触数据分析，对 NumPy 这个强大的库还不太熟悉的人。我之前尝试过一些零散的教程，但总觉得不成体系，知识点跳跃性太强，学起来磕磕绊绊。这本书的结构安排，从 NumPy 的基本概念到核心功能，再到一些进阶的应用，感觉循序渐进，逻辑性很强。我比较期待的是它在“数据处理与转换”和“统计计算”这两个章节的讲解，因为这些正是我目前在实际工作中遇到的瓶颈。我希望能通过这本书，真正理解 NumPy 在数组操作上的高效性，以及如何利用它来快速地对海量数据进行清洗、重塑和初步的统计分析，从而为后续更复杂的数据建模打下坚实的基础。当然，这本书的“第2版”也让我感到安心，通常意味着内容会相对更新，更符合当前的技术发展趋势。我对这本书最大的期望就是它能给我提供一套清晰的学习路径，让我能自信地运用 NumPy 解决实际的数据问题，而不是停留在理论层面。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种已经接触过一些数据处理经验的人来说，选择一本合适的学习资料需要更审慎。《Python数据分析基础教程：NumPy学习指南(第2版)R3S》这本书，从书名和内容概览来看，它似乎提供了一个相对完整的 NumPy 知识体系。我比较关注的是书中关于“数学函数与随机数生成”以及“线性代数运算”等部分的深度。在实际的数据分析工作中，我经常需要进行各种统计计算和数值模拟，而 NumPy 在这些方面的功能非常强大。我希望这本书能够详细介绍各种内置的数学函数，以及如何利用 NumPy 生成各种分布的随机数，这对于模拟和测试模型至关重要。同时，对于线性代数，我虽然不指望这本书能成为一本数学教材，但至少希望它能清晰地展示 NumPy 如何在矩阵运算、特征值分解等方面提供高效的实现，这对于理解和应用一些高级的数据挖掘算法非常有帮助。我希望能通过这本书，对 NumPy 的计算能力有一个更宏观和深入的认识。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，学习任何一门编程语言的数据分析能力，都离不开对底层工具的深入理解，而 NumPy 在 Python 生态中扮演着这样的关键角色。拿到《Python数据分析基础教程：NumPy学习指南(第2版)R3S》这本书，我第一时间翻看了其关于“数组对象”和“索引与切片”的章节。我希望这本书能够清晰地阐述 NumPy 数组的多维特性，以及如何通过高效的索引和切片操作来访问和修改数组中的数据。很多时候，数据分析的效率瓶颈就出现在低效的数据提取和转换上，而 NumPy 的矢量化操作正是解决这一问题的利器。我期待书中能提供一些巧妙的技巧，帮助我理解如何避免显式的循环，从而大幅提升代码的执行速度。此外，对于“广播机制”这个相对抽象的概念，我希望这本书能用更直观易懂的方式来解释，并辅以实际的例子，让我能够真正领会其精髓，并在今后的数据处理中灵活运用。这本书的“第2版”也意味着它可能包含了最新的 NumPy 特性，这对我来说也是一个重要的考量因素。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我对数据分析的热情是被一腔孤勇点燃的，也踩过不少坑。《Python数据分析基础教程：NumPy学习指南(第2版)R3S》这本定价不菲的书，我在购买前犹豫了很久，但最终还是被它的“NumPy学习指南”这个名字吸引了。我一直觉得，掌握 NumPy 就等于掌握了 Python 数据分析的“内功心法”，没有它，很多高级库的理解都会变得肤浅。这本书的排版和印刷质量都相当不错，拿在手里很有分量，这让我对它的内容品质也有了更高的期待。我尤其看重书中是否能提供足够多的实战案例，而不是干巴巴的理论介绍。我希望能看到书中是如何利用 NumPy 来解决一些常见的业务场景，比如用户行为分析、销售数据统计等等。如果能有配套的代码示例，并且这些代码易于理解和修改，那就太棒了。我个人不喜欢那种上来就讲很深奥数学原理的书，更倾向于边学边练，通过实际操作来加深理解。所以，这本书的“基础教程”定位，以及“学习指南”的强调，让我觉得它可能正是我需要的，能够带我走出数据分析的“新手村”。